基于Siamese卷积神经网络的影像瓦片变化检测技术
针对地理信息变化较快而传统更新方式效率不高的问题,目前许多学者提出了各类变化检测的方法,但这些方法大都是基于影像数据进行试验,对影像预处理要求较高,且检测精度的稳定性较差,受数据源质量影响较大.而天地图、百度地图、谷歌地图等地图中均可免费下载各种级别的影像瓦片,因此本文提出利用天地图影像瓦片进行试验,采用Siamese卷积神经网络(SCNN)和深度学习技术,开发基于SCNN的高精度变化监测算法,以快速发现变化区域,实现地理信息变化信息检测.
影像瓦片、Siamese卷积神经网络、深度学习、变化检测、天地图
P237(摄影测量学与测绘遥感)
江西省科技计划;国家测绘地理信息局公益性行业科研专项
2020-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
96-100,129
